エクスペリメントの機能（動画）¶

次のことを説明する各種ユースケースの概要をご覧ください。

• 5つの主要なデータ型：数値、カテゴリー、テキスト、地理空間、画像。
• 9つの主要な問題タイプ：分類、連続値、クラスタリング、多ラベル、異常検知、予測、時系列クラスタリング、時系列異常検知、生成AI。
• 各問題タイプに固有の40を超えるモデリング技術。

エクスペリメントについての簡単なデモは、それぞれDataRobotの自動化で構築され、完全にデプロイ可能な機械学習パイプラインとなっています。

サポートのサマリー¶

この動画ではDataRobotのAI Experimentationの機能について説明します。 具体的には、使用できるデータ型、解決できる問題タイプ、適用できるモデリング技術、ソリューション設計に実装できる外部ツールとテクノロジーなどです。

続けて読む¶

• ワークベンチの5つのステップ
• DataRobot Classicの基礎
• 基本的なモデリングワークフロー（Classic）